Navegando por Autor "Costa, César Rennó"
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TCC Análise evolutiva da rede de interação dos genes associados a transtornos mentais e comportamentais comparada ao sistema biológico de neurotransmissão(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2018-11-26) Cunha, Patrícia Tainá Barbosa; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Costa, César Rennó; Almeida, Ricardo Victor Machado deAtualmente, com a quantidade de dados gerados pelas atuais técnicas de biologia molecular experimental, como o sequenciamento de genomas, proteomas e transcriptomas; surgiram uma grande quantidade de dados sobre os componentes básicos que formam os sistemas complexos. A bioinformática desempenha um papel importante na análise desses dados; bancos de dados são utilizados para armazenar e organiza-los. A biologia de sistemas integra não apenas as entidades moleculares em uma escala específica, mas também as conexões entre esses componentes moleculares. As técnicas de sequenciamento que permitiram a determinação do genoma completo de um grande número de espécies; os estudos evolutivos foram expandidos para espécies próximas, culminando, posteriormente, na avaliação de grandes quantidades de genes ou proteínas em diferentes espécies. Fazendo uso dessas ferramentas o seguinte trabalho realizou uma análise evolutiva de genes associados a Transtornos Mentais e Comportamentais comparados ao sistema biológico de neurotransmissão. Observamos que apenas 5,3% do nosso grupo de genes associados a transtornos mentais e comportamentais estão envolvidos diretamente com as rotas de neurotransmissão. Como também, os genes relacionados aos transtornos se mantém na periferia da rede de interação proteína-proteína. Constatamos também que em um cenário evolutivo os genes dos distúrbios surgiram mais recentemente e que ainda estão em processo de evolução.Tese Modelos de processos interativos em realidade virtual aplicados à Bioinformática(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-11-29) Souza, Alyson Matheus de Carvalho; Costa, César Rennó; Pires, Izabel Augusta Hazin; http://lattes.cnpq.br/5496201609189471; https://orcid.org/0000-0003-0417-8108; http://lattes.cnpq.br/9222565820639401; http://lattes.cnpq.br/0529384820417065; Moioli, Renan Cipriano; Campos, Cleber da Silveira; Mota, Rosilane Ribeiro da; Manzolli, JonatasA Realidade Virtual (RV) vem evoluindo rapidamente e se tornando mais acessível a outras áreas do conhecimento através da facilitação no desenvolvimento de experiências e na aquisição de equipamentos específicos. Com isso, várias oportunidades de pesquisa são criadas ao integrar a RV com outras áreas do conhecimento. Nas neurociências e ciências cognitivas, a RV vem sendo utilizada de duas principais formas - como meio para trazer o mundo real ao laboratório, através de simulações, aumentando a validade ecológica dos experimentos ou como uma plataforma para criar situações impossíveis, estudando os usuários por uma janela que antes não estava disponível. Na educação, a RV tem sido vista como um meio para incluir outras formas de ensino no dia a dia do aluno, saindo do tradicional e aumentando o engajamento com ideias como a cognição corporificada, utilizando o corpo para aprender e guardar informação. Nas artes, a Realidade Virtual tanto complementa experiências reais quanto é capaz de criar novos mundos, com novas possibilidades de interação e novos caminhos de expressão. Baseado nessas vertentes de integração da RV, essa tese cumulativa apresenta nove trabalhos desenvolvidos dentro dessas três temáticas, visando a proposição e implementação de novas modelos de trabalho nas neurociências, ciências cognitivas, educação e artes, utilizando RV. Os trabalhos apresentados são discutidos quanto a sua relevância e seus aspectos inovadores e, por fim, concluímos algumas oportunidades de trabalhos futuros em cima dos textos apresentados.Artigo Nootropic effects of LSD: Behavioral, molecular and computational evidence(Elsevier BV, 2022-06-19) Ornelas, Isis M; Silva, Felipe Augusto Cini da; Wießner, Isabel; Marcos, Encarni; Araujo, Draulio Barros de; Goto-Silva, Livia; Nascimento, Juliana; Silva, Sérgio Ruschi Bergamachi; Costa, Marcelo N; Falchi, Marcelo; Olivieri, Rodolfo; Fontes, Fernanda Palhano Xavier de; Sequerra, Eduardo Bouth; Martins-de-Souza, Daniel; Feilding, Amanda; Costa, César Rennó; Tófoli, Luis Fernando; Rehen, Stevens K; Ribeiro, Sidarta Tollendal GomesThe therapeutic use of classical psychedelic substances such as d-lysergic acid diethylamide (LSD) surged in recent years. Studies in rodents suggest that these effects are produced by increased neural plasticity, including stimulation of the mTOR pathway, a key regulator of metabolism, plasticity, and aging. Could psychedelic-induced neural plasticity be harnessed to enhance cognition? Here we show that LSD treatment enhanced performance in a novel object recognition task in rats, and in a visuo-spatial memory task in humans. A proteomic analysis of human brain organoids showed that LSD affected metabolic pathways associated with neural plasticity, including mTOR. To gain insight into the relation of neural plasticity, aging and LSD-induced cognitive gains, we emulated the experiments in rats and humans with a neural network model of a cortico-hippocampal circuit. Using the baseline strength of plasticity as a proxy for age and assuming an increase in plasticity strength related to LSD dose, the simulations provided a good fit for the experimental data. Altogether, the results suggest that LSD has nootropic effectsTese Reconstrução de cenários evolutivos de sistemas genéticos em larga escala: introduzindo o algoritmo Bridge(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-03-08) Campos, Leonardo René dos Santos; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Souza, Jorge Estefano de Santana; https://orcid.org/0000-0002-1688-6155; http://lattes.cnpq.br/4065178015615979; https://orcid.org/0000-0003-2937-0147; http://lattes.cnpq.br/5477636628791124; Costa, César Rennó; https://orcid.org/0000-0003-0417-8108; http://lattes.cnpq.br/9222565820639401; Sequerra, Eduardo Bouth; Farias, Sávio Torres de; Figuerola, Wilfredo BlancoAs metodologias de reconstrução de cenários evolutivos são importantes ferramentas que auxiliam na investigação do funcionamento de sistemas genéticos sob a perspectiva de sua conservação ao longo da evolução e de suas origens. O conceito primário para a compreensão dessas técnicas está nas relações estabelecidas comparando os genomas de diferentes espécies para formar famílias de genes conhecidas como grupos de ortólogos. Ortólogos são genes de espécies distintas originários de um ancestral comum que, tipicamente, desempenham funções similares nos respectivos organismos. Observando-se a distribuição dos ortólogos numa árvore de espécies é possível determinar em que ponto da evolução mais provavelmente emergiu a característica funcional representada por aquele grupo de ortólogos. Embora este processo seja trivial quando empregado a um único gene, sua aplicação em larga escala permanecia desafiadora. Nesta tese, introduzimos o algoritmo Bridge, implementado na linguagem R através do pacote GeneBridge, o qual permite interrogar simultaneamente milhares de grupos de ortólogos – atribuindo uma raiz evolutiva a cada um, bem como calcular a consistência e a confiabilidade estatística das inferências realizadas. Também desenvolvemos uma metodologia para construção sistemática de conjuntos de dados de entrada para as análises de enraizamento evolutivo a partir de bancos de ortólogos, disponibilizada através do pacote de anotações GeneBridge-Data. Assim, com a grande quantidade informações de ortologias disponíveis atualmente, as ferramentas apresentadas nesta tese destacam-se como alternativas viáveis para abordar a reconstrução de cenários evolutivos nesta escala.TCC Reconstrução do cenário evolutivo dos processos biológicos envolvidos no momento inicial da cascata metastática(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-12) Azevedo, Gleison Medeiros de; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Ferraz, Rafaella Sousa; https://orcid.org/0000-0002-0011-330X; http://lattes.cnpq.br/2370957595755856; https://orcid.org/0000-0002-1688-6155; http://lattes.cnpq.br/4065178015615979; https://orcid.org/0009-0003-4438-2135; http://lattes.cnpq.br/3943323611794371; Costa, César Rennó; https://orcid.org/0000-0003-0417-8108; http://lattes.cnpq.br/9222565820639401; Ferreira, Beatriz Stransky; https://orcid.org/0000-0003-4506-393X; http://lattes.cnpq.br/3142264445097872A metástase é um processo complexo e multifásico no qual células neoplásicas se espalham do tumor primário para outros tecidos, culminando na formação de tumores secundários. A origem evolutiva dos genes associados a esse processo ainda não é totalmente explorada, apesar das inúmeras análises realizadas para compreender os mecanismos biológicos da metástase. Tendo em vista essa lacuna, o objetivo deste trabalho foi avaliar a evolução dos genes ortólogos associados a vias biológicas implicadas nas fases iniciais da metástase, incluindo adesão celular, organização da junção celular, extravasão celular, transição epitélio-mesenquimal e regulação das metaloproteinases de matriz. Em nossa análise, reconstruímos o cenário evolutivo a partir da busca por 468 genes ortólogos em 476 espécies de eucariotos. Os ancestrais comuns mais recentes (ACMR) Humano-Metamonada, Humano-Choanoflagellata e Humano-Actinopterygii foram os que apresentaram o maior número de enraizamento gênico quando comparados aos respectivos táxons anteriores. Os genes enraizados em cada um desses ancestrais se relacionam à complexidade e ganho de funções de cada um desses ACMRs. Em Humano-Metamonada enraizaram genes relacionados à motilidade celular intermediada pela modulação do citoesqueleto; em Humano-Choanoflagellata enraizaram genes que regulam a adesão célula-célula e entre a matriz extracelular; e, por fim, em Humano-Actinopterygii enraizaram majoritariamente genes envolvidos com a extravasão celular e com o complexo de imuno histocompatibilidade. Comparando com conhecimentos anteriores, nossa análise sugere que a complexidade dos mecanismos metastáticos surgiram progressivamente em diferentes espécies ao longo da evolução. Estes achados oferecem novas perspectivas sobre a origem e evolução dos mecanismos metastáticos e destacam a importância de investigar a evolução desses genes para melhor compreensão da progressão do câncer. A continuidade da pesquisa é essencial para preencher lacunas no conhecimento e aprimorar as intervenções terapêuticas.Tese A roadmap for building predictive models from the T cell receptor repertoire feature analysis(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-03-28) Andrade, Dhiego Souto; Costa, César Rennó; https://orcid.org/0000-0003-0417-8108; http://lattes.cnpq.br/9222565820639401; http://lattes.cnpq.br/7232169055258869; Efroni, Sol; Moioli, Renan Cipriano; https://orcid.org/0000-0001-6036-8358; http://lattes.cnpq.br/3898958813303048; Dalmolin, Rodrigo Juliani Siqueira; Figuerola, Wilfredo BlancoEmbora a terapia do câncer forneça um vasto repertório de medicamentos e tratamentos, muitos tipos de câncer desenvolvem maneiras de escapar e continuam a proliferar. A imunoterapia, em particular, tem se mostrado eficiente na destruição de alguns tipos de câncer, mas não é uma opção infalível. Prever a eficiência de cada opção de tratamento seria uma ferramenta valiosa para o processo de tomada de decisão na prática clínica. A imunoterapia aumenta as células T do paciente para atacar as células cancerígenas. As células T usam uma proteína receptora de sua superfície para identificar possíveis alvos, como células cancerígenas. O advento do NGS (Next Generation Sequencing) trouxe uma velocidade considerável para sequenciar grandes quantidades de material genético, como o TCR (T Cell Receptor). A diversidade de receptores é colossal, e entender esses repertórios altamente complexos pode ser a chave para decifrar o comportamento do sistema imunológico. Aqui, avaliamos o processo de extração de recursos significativos dos dados do repertório do TCR para construir modelos preditivos para distinguir controles saudáveis de pacientes com câncer ou pacientes tratados com diferentes medicamentos. Diante disso, é essencial desenvolver ferramentas que possam gerar informações de maneira fácil e rápida a partir dos dados do repertório do TCR para prever resultados futuros. Desenvolvemos uma ferramenta de bioinformática chamada GENTLE (GENerator of T cell receptor repertoire features for machine LEARNING), voltada para qualquer pesquisador que trabalhe com dados de repertório TCR que visa explorar esses dados e construir ferramentas de previsão. O GENTLE é de código aberto, tem uma plataforma web, pode ser instalado localmente, implementa muitas métricas de diversidade, constrói redes usando a distância de Levenshtein, calcula a frequência de motivos, transforma os dados com métodos de redução dimensional, implementa métodos de normalização, realiza seleção de recursos, constrói, avalia e implanta classificadores. Usando esta ferramenta, pode-se obter grandes insights dos dados do repertório TCR.